## KLASIFIKASI SENTIMEN SARA, HOAKS DAN RADIKAL PADA POSTINGAN MEDIA SOSIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES MULTINOMIAL TEXT
Febry Eka Purwiantono 1) , Addin Aditya 2)
1 Manajemen Informatika, STIKI Malang
2 Sistem Informasi, STIKI Malang
1), 2) Jl Raya Tidar No 100, Kota Malang 65146 Email: 1 febry@stiki.ac.id, 2 addin@stiki.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  sebuah algoritma klasifikasi yang dapat menjustifikasi sentimen pada  kumpulan  cuitan  Twitter  yang  diposting  oleh masyarakat  Indonesia.  Penerapan  algoritma  ini nantinya  akan  mengklasifikasikan  cuitan  mana  yang mengandung unsur pelanggaran yang diatur dalam UU- ITE. Dengan adanya penerapan algoritma klasifikasi ini diharapkan  dapat  membantu  pemerintah  khususnya Kepolisian  Republik  Indonesia  dan  Badan  Intelijen Negara  dalam  merumuskan  kebijakan  mengenai tindakan  pencegahan  pelanggaran  UU-ITE  serta mencegah  penyebaran  paham  radikalisme,  informasi palsu  dan  isu  SARA  di  Negara  Indonesia.  Teknik pengumpulan  data  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini yaitu menggunakan Twitter API (Application Programming Interface). Sedangkan algoritma klasifikasi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu Naive  Bayes  Multinomial  Text.  Algoritma  ini  dipilih karena  mampu  mengklasifikasikan  dokumen  dengan memperhitungkan  jumlah  kemunculan  kata.  Dari  hasil kompilasi  dan  data  yang  diolah,  algoritma  ini  mampu menjustifikasi  sentimen  secara  akurat  kurang  lebih 99,62%.
Kata  kunci: Hoaks,  klasifikasi  sentimen,  Naive  Bayes Multinomial Text, radikal, SARA

## 1. Pendahuluan
Negara Indonesia dengan beragam suku, adat dan budaya dari  Sabang  sampai  Merauke  sudah  tentu  menjadi  ciri khas  tersendiri.  Namun  ternyata  keberagaman  ini  tidak sejalan  dengan  pesatnya  perkembangan  teknologi informasi.  Perbedaan  suku,  agama,  ras  dan  golongan menjadi sesuatu yang ramai diperdebatkan pada saat ini. Dunia  maya  menjadi  tempat  dimana  pelanggaran Undang-Undang  Informasi  dan  Transaksi  Elektronik (UU-ITE) terjadi. Seringnya pelanggaran UU ITE seperti penyebaran informasi palsu, penyebaran paham radikalisme dan isu SARA (Suku, Agama, Ras dan Antar golongan) membuat betapa pentingnya upaya pencegahan tindakan inkonstitusional di dunia maya.
Seperti yang diketahui bahwa masyarakat yang terpapar paham  radikalisme  adalah  masyarakat  yang  selalu
mengedepankan  kepentingan  golongannya  sendiri  dan tidak  mentoleransi  perbedaan  di  lingkungan  sekitarnya khususnya permasalahan keyakinan atau agama. Saat ini, paham radikalisme, isu SARA dan informasi palsu dapat tersebar  secara  masif  dengan  perkembangan  teknologi informasi khususnya melalui media sosial dan daring.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  sebuah algoritma data mining klasifikasi yang dapat menjustifikasi  sentimen  pada  kumpulan tweet (cuitan) Twitter  yang  diposting  oleh  masyarakat  Indonesia. Media  sosial  Twitter  dipilih  pada  penelitian  ini  karena Twitter  merupakan  salah  satu  media  sosial  terbesar  di dunia  yang  sudah  berumur  kurang  lebih  19  tahun  dan digunakan  oleh  328  juta  orang  di  seluruh  dunia.  Di Indonesia  sendiri,  Twitter  digunakan  kurang  lebih  oleh 22,8  juta  orang  dan  naik  2,4  juta  pengguna  setiap tahunnya (Abidin 2012; Statista 2019). Selain itu Twitter juga  menyediakan  API (Application  Programming Interface) sehingga  dapat  memudahkan  peneliti  dalam pengumpulan data.
Penerapan algoritma ini nantinya
akan mengklasifikasikan tweet mana yang mengandung unsur pelanggaran yang diatur dalam UU-ITE. Dengan adanya penerapan  algoritma  klasifikasi  ini  diharapkan  dapat membantu  pemerintah  khususnya  Kepolisian  Republik Indonesia dan Badan Intelijen Negara dalam merumuskan  kebijakan  mengenai  tindakan  pencegahan pelanggaran UU-ITE serta mencegah penyebaran paham radikalisme,  informasi  palsu  (hoaks)  dan  isu  SARA  di Negara Indonesia. Algoritma klasifikasi yang diusulkan pada penelitian ini yaitu Naive Bayes Multinomial Text.
Ada  beberapa  bentuk  representasi  dari  algoritma  Naive Bayes  antara  lain  Naive  Bayes  Gaussian,  Naive  Bayes Bernaulli  dan  Naive  Bayes  Multinomial  Text.  Naive Bayes  Gaussian  merupakan  metode  distribusi  peluang yang paling umum digunakan pada data numerik (Azizah et  al.  2019).  Naive  Bayes  Bernaulli  merupakan  metode yang menghitung nilai peluang masing-masing kata pada sebuah kalimat tanpa memperdulikan frekuensi kemunculan  tiap  kata  (Adityawan  2014).  Sedangkan Naive Bayes Multinomial  Text mengasumsikan indepedensi di antara kemunculan kata dalam dokumen, tanpa  memperhitungkan  urutan  kata  maupun  konteks informasi.  Selain  itu  metode  ini  memperhitungkan
jumlah kemunculan kata dalam dokumen (Kurniawan et al. 2017).
Algoritma  klasifikasi  Naive  Bayes  Multinomial  Text dipilih  pada  penelitian  ini  karena  algoritma  ini  dirasa paling cocok untuk mengklasifikasikan dokumen berupa tweet Twitter  dan  mampu  menghasilkan  akurasi  yang sangat  baik  seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh (Kalokasari  et  al.  2017),  algoritma  Naive  Bayes Multinomial Text mampu menghasilkan akurasi kurang lebih 89,58%. Oleh sebab itu peneliti akan menggunakan algoritma  klasifikasi  Naive  Bayes  Multinomial  Text untuk  mengklasifikasikan  sentimen  berdasarkan tweet SARA, radikal, hoaks dan bukan ketiganya.
Teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan  pada penelitian ini yaitu menggunakan web crawler API. Web crawler API  merupakan  sebuah  sistem  berbasis  PHP yang menggunakan teknologi API (Application Programming  Interface) yang  sengaja  dibuat  pada penelitian  ini  untuk  membantu  peneliti  melakukan grabbing data  (cuitan)  dari  Twitter  berdasarkan  kata kunci yang telah ditentukan sebelumnya secara massal.
Agar  data  mentah  tersebut  dapat  diolah  menggunakan software  Weka  dan  Microsoft  Excel,  maka  harus dilakukan pre-processing  data terlebih  dahulu.  Pada penelitian  ini, pre-processing  data juga  berguna  untuk menyeragamkan  bentuk  kata,  menghilangkan noise dan memecah  kalimat  menjadi  beberapa  kata  seperti  yang dilakukan  pada  penelitian  (Wahyuni  et  al.  2017). Hasilnya, akurasi yang diperoleh pada penelitian tersebut tembus hingga 98%.

## 2. Metode
2.1 Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang dilakukan yaitu dengan menggunakan web crawler API (Application Programming  Interface) berbasis PHP .  Web  crawler tersebut akan melakukan grabbing data secara masif di Twitter  berdasarkan  kata  kunci  yang  telah  ditentukan sebelumnya.  Jumlah  data  yang  berhasil  dikumpulkan kurang lebih 260 tweet (cuitan) yang terdiri dari 65 tweet SARA,  65 tweet hoaks,  65 tweet radikal  dan  65 tweet bukan ketiganya ( tweet biasa/normal).
Gambar 1. Teknik Pengumpulan Data
Setelah  semua  data  yang  dibutuhkan  terkumpul,  maka selanjutnya  akan  dilakukan pre-processing  data .  Pada penelitian ini ada 4 pre-processing data yang dilakukan antara lain:
- Data Integration
Data  integration adalah  suatu  langkah  untuk menggabungkan data dari beberapa sumber menjadi 1 file (Prianto and Bunyamin 2020). Pada penelitian ini, data integration digunakan untuk menggabungkan tweet (cuitan)  Twitter  yang diperoleh  dari web  crawler  API  (Application Programming  Interface) menjadi  1  file  yaitu  file .ARFF (Attribute-Relation  File  Format) .  Perlu diketahui  bahwa  ARFF  adalah  salah  satu  tipe  file yang paling sering digunakan di Weka.
- Case Folding
Case  folding merupakan  tahapan  untuk  merubah huruf  kapital  menjadi  huruf  kecil  (Wahyuni  et  al. 2017).  Tahapan  ini  perlu  dilakukan  pada  penelitian ini untuk menghindari case sensitive . Case sensitive merupakan kasus dimana huruf besar dan huruf kecil diartikan berbeda.
- Filtering
Filtering digunakan  untuk  menghilangkan  karakter atau  kata  yang  tidak  memiliki  arti  (Mahfud  et  al. 2020). Pada penelitian ini, filtering digunakan untuk menghilangkan  karakter  yang  tidak  penting  pada tweet seperti  @  (at),  #  (pagar),  .  (titik),  ,  (koma),  “ (petik dua), ‘ (petik satu), ( (buka  kurang), ) (tutup kurung), { (buka kurang kurawal), } ( (tutup kurung kurawal), ? (tanda tanya), ! (tanda seru), * (bintang) dan lain-lain.
- Tokenizing
Tokenizing adalah  proses  pemisahan  data tweet menjadi  beberapa  token  atau  kata  (Mahfud  and Tjahyanto  2017).  Hal  ini  perlu  dilakukan  agar memudahkan  algoritma  Naïve  Bayes  Multinomial Text  dalam  menghitung  frekuensi  kemunculan  kata yang sama di dalam data training .
Gambar 2. Contoh Tokenizing
2.3 Klasifikasi Naive Bayes Multinomial Text
Setelah pre-processing selesai dilakukan, maka langkah selanjutnya  yaitu  menguji data  training yang  ada menggunakan algoritma Naive Bayes Multinomial Text. Langkah pertama  yang dilakukan pada algoritma Naive Bayes  Multinomial  Text  yaitu  menghitung  probabilitas class terhadap dokumen menggunakan rumus :
P(c) = 𝑁(𝑐) 𝑁 (1)
Dimana: - P(c) : Probabilitas class terhadap dokumen.
- N(c) : Jumlah dokumen/ tweet pada class.
- N : Jumlah dokumen/ tweet.
Pada  penelitian  ini,  jumlah  dokumen/ tweet yang digunakan  yaitu  260 tweet yang  dibagi  menjadi  4 class antara lain class sara 65 tweet , class hoaks 65 tweet , class hoaks  65 tweet dan class normal  65 tweet .  Sehingga masing-masing class memiliki  probabilitas  65/260  = 0,25.
Tabel 1. Probabilitas Class Terhadap Dokumen Nama Class Probabilitas sara 0,25 hoaks 0,25 radikal 0,25 normal 0,25
Langkah  selanjutnya  adalah  membuat term-document matrix untuk  menghitung  jumlah  kata  pada  semua dokumen,  jumlah  kata  unik  pada  semua  dokumen, jumlah kata pada class sara, class hoaks, class radikal dan class normal. Hasilnya adalah sebagai berikut :
Tabel 2. Hasil Term-Document Matrix Keterangan Total Jumlah kata pada semua dokumen 4.264 Jumlah kata unik pada semua dokumen 2.030 Jumlah kata pada class sara 1.315 Jumlah kata pada class hoaks 828 Jumlah kata pada class radikal 1.085 Jumlah kata pada class normal 1.036
Sedangkan  pada  Gambar  3  adalah  sampel  dari term- document matrix pada penelitian ini.
Gambar 3. Sampel Term-Document Matrix
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  probabilitas kata unik untuk semua class menggunakan rumus :
P(w|c) = 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡(𝑤,𝑐)+1 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡(𝑐)+|𝑉| (2) Dimana: - P(w|c) : Probabilitas kata terhadap class. - count(w,c)
: Jumlah kemunculan kata pada class.
- count(c)
: Jumlah kata pada class. - V : Jumlah kata unik pada dokumen.
- || : Nilai mutlak.
Pada penelitian ini terdapat 2.030 kata unik dan 4 class , sehingga ada 2.030 x 4 = 8.120 probabilitas yang harus dicari  nilainya.  Oleh  sebab  itu,  peneliti  menggunakan software  Weka  untuk  membantu  proses  klasifikasi  dan validasi.  Namun  perhitungan  manual  juga  tetap dilakukan  menggunakan  Microsoft  Excel.  Berikut  ini adalah  salah  satu  contoh  perhitungan  manual  untuk mencari  probabilitas  kata  “jomblo”,  “jangan”  dan “nonton” terhadap semua class .
Sebelum  melakukan  perhitungan,  Langkah  yang  harus diselesaikan  terlebih  dahulu  adalah  mencari  frekuensi kemunculan  kata  “jomblo”,  “jangan”  dan  “nonton” terhadap tiap class . Berikut adalah hasilnya :
Tabel 3. Frekuensi Kemunculan Kata Terhadap Class Kata Freq sara Freq hoaks Freq radikal Freq normal jomblo 0 0 0 1 jangan 3 6 0 1 nonton 0 1 0 4
Dari Tabel 3 dapat dilihat bahwa kata “jomblo” muncul 1x di dokumen normal dan tidak muncul sama sekali di dokumen sara, hoaks dan radikal. Kata “jangan” muncul 3x  di  dokumen  sara,  muncul  6x  di  dokumen  hoaks, muncul  1x  di  dokumen  normal  dan  tidak  muncul  sama sekali  di  dokumen  radikal.  Sedangkan  kata  “nonton” muncul  1x  di  dokumen  hoaks,  muncul  4x  di  dokumen normal  dan  tidak  muncul  sama  sekali  di  dokumen  sara maupun radikal.
Setelah  frekuensi  kemunculan  kata  terhadap class ditemukan, maka langkah selanjutnya adalah menghitung probabilitas  kata  “jomblo”,  “jangan”  dan  “nonton” terhadap  semua class menggunakan  rumus  (2).  Berikut adalah hasil perhitungannya:
- Probabilitas  kata  “jomblo”  terhadap class sara  =
𝟎+𝟏 𝟏𝟑𝟏𝟓+|𝟐𝟎𝟑𝟎| = 𝟏 𝟑𝟑𝟒𝟓 = 0,00030
- Probabilitas  kata  “jomblo”  terhadap class hoaks  =
𝟎+𝟏 𝟖𝟐𝟖+|𝟐𝟎𝟑𝟎| = 𝟏 𝟐𝟖𝟓𝟖 = 0,00035
- Probabilitas  kata  “jomblo”  terhadap class radikal  = 𝟎+𝟏
𝟏𝟎𝟖𝟓+|𝟐𝟎𝟑𝟎| = 𝟏 𝟑𝟏𝟏𝟓 = 0,00032
- Probabilitas  kata  “jomblo”  terhadap class normal  = 𝟏+𝟏
𝟏𝟎𝟑𝟔+|𝟐𝟎𝟑𝟎| = 𝟐 𝟑𝟎𝟔𝟔 = 0,00065
- Probabilitas  kata  “jangan”  terhadap class sara  = 𝟑+𝟏
𝟏𝟑𝟏𝟓+|𝟐𝟎𝟑𝟎| = 𝟒 𝟑𝟑𝟒𝟓 = 0,00120
- Probabilitas  kata  “jangan”  terhadap class hoaks  =
𝟔+𝟏
𝟖𝟐𝟖+|𝟐𝟎𝟑𝟎| = 𝟕 𝟐𝟖𝟓𝟖 = 0,00245
- Probabilitas  kata  “jangan”  terhadap class radikal  =
𝟎+𝟏
𝟏𝟎𝟖𝟓+|𝟐𝟎𝟑𝟎| = 𝟏 𝟑𝟏𝟏𝟓 = 0,00032
- Probabilitas  kata  “jangan”  terhadap class normal  = 𝟏+𝟏
𝟏𝟎𝟑𝟔+|𝟐𝟎𝟑𝟎| = 𝟐 𝟑𝟎𝟔𝟔 = 0,00065
- Probabilitas  kata  “nonton”  terhadap class sara  = 𝟎+𝟏
𝟏𝟑𝟏𝟓+|𝟐𝟎𝟑𝟎| = 𝟏 𝟑𝟑𝟒𝟓 = 0,00030
- Probabilitas  kata  “nonton”  terhadap class hoaks  =
𝟏+𝟏
𝟖𝟐𝟖+|𝟐𝟎𝟑𝟎| = 𝟐 𝟐𝟖𝟓𝟖 = 0,00070
- Probabilitas  kata  “nonton”  terhadap class radikal  = 𝟎+𝟏
𝟏𝟎𝟖𝟓+|𝟐𝟎𝟑𝟎| = 𝟏 𝟑𝟏𝟏𝟓 = 0,00032
- Probabilitas  kata  “nonton”  terhadap class normal  = 𝟒+𝟏
𝟏𝟎𝟑𝟔+|𝟐𝟎𝟑𝟎| = 𝟓 𝟑𝟎𝟔𝟔 = 0,00163
Setelah  8.120  probabilitas  berhasil  dihitung,  Langkah berikutnya adalah menghitung probabilitas dokumen/kalimat/ tweet terhadap class menggunakan rumus :
P(c|d (n) ) = P(c) x ∏ P(w|c)
(3)
Dimana:
- P(c|d (n) )
: Probabilitas kalimat terhadap class.
- P(c) : Probabilitas class terhadap dokumen . - ∏ : Product (perkalian beruntun). - P(w|c) : Probabilitas kata terhadap class.
Seperti  yang  diketahui  sebelumnya,  pada  penelitian  ini terdapat 260 tweet yang terbagi menjadi 4 class , sehingga jumlah  probabilitas  kalimat  terhadap class yang  harus dicari  pada  penelitian  ini  adalah  260  x  4  =  1.040 probabilitas.  Berikut  adalah  salah  satu  contoh perhitungan probabilitas kalimat terhadap class menggunakan  dokumen/kalimat/ tweet dengan  nomor 231 yang berbunyi “jomblo jangan nonton”: - P(sara|d (231) ) = 0,25 x 0,00030 x 0,00120 x 0,00030 = 0,000000000026718
- P(hoaks|d (231) ) = 0,25 x 0,00035 x 0,00245 x 0,00070 = 0,000000000149928 - P(radikal|d (231) ) = 0,25 x  0,00032  x  0,00032  x 0,00032 = 0,000000000008271
- P(normal|d (231) ) = 0,25 x  0,00065  x  0,00065  x 0,00163 = 0,000000000173482
Hasil dari perhitungan tersebut kemudian dibandingkan. Ternyata P(normal|d (231) ) memiliki  nilai  probabilitas tertinggi  bila  dibandingkan  dengan  probabilitas  kalimat terhadap class yang  lain,  sehingga  dokumen  dengan nomor  231  yang  berbunyi  “jomblo  jangan  nonton” diklasifikasikan sebagai sentimen normal (bukan SARA, radikal  maupun  hoaks).  Perhitungan  tersebut  juga diimplementasikan  kepada  259  dokumen  lainnya. Kemudian hasil dari klasifikasi tersebut direkap ke dalam confusion matrix . Berikut adalah penampakkannya :
Tabel 4. Confusion Matrix for 4 Classes
Confusion Matrix Pred sara Pred hoaks Pred radikal Pred normal Act sara 65 0 0 0 Act hoaks 0 65 0 0 Act radikal 0 0 65 0 Act normal 1 0 0 64
Pada  Tabel  4, act diasumsikan  sebagai  data  aktual  dan pred sebagai  data  prediksi.  Sehingga  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  “tidak  ada tweet SARA  yang dideteksi sebagai tweet bukan SARA”, “tidak ada tweet hoaks yang dideteksi sebagai tweet bukan hoaks”, “tidak ada tweet radikal  yang  dideteksi  sebagai tweet bukan radikal” dan “ada 1 tweet normal yang dideteksi sebagai tweet SARA  dan  sisanya  dideteksi  sebagai tweet normal”.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Untuk memastikan perhitungan manual dari probabilitas kalimat “jomblo jangan nonton” terhadap masing-masing class sudah  sesuai  atau  belum,  maka  peneliti  menguji validitas  dari  perhitungan  tersebut  menggunakan software Weka dengan rumus :
np(c) = 𝑷(𝒄|𝒅(𝒏)) ∑𝑷(𝒄|𝒅(𝒏)) (4) Dimana: - np(c) : Nilai prediksi class . - P(c|d (n) ) : Probabilitas kalimat terhadap class. - ∑ : Menjumlahkan seluruh bilangan
Berikut adalah hasil perhitungannya:
- np(sara) = 0,000000000026718 /
(0,000000000026718 + 0,000000000149928 + 0,000000000008271 + 0,000000000173482) = 0,000000000026718 / 0,000000000358399 = 0,075
- np(hoaks) = 0,000000000149928 /
(0,000000000026718 + 0,000000000149928 + 0,000000000008271 + 0,000000000173482) = 0,000000000149928 / 0,000000000358399 = 0,418
- np(radikal) = 0,000000000008271 /
(0,000000000026718 + 0,000000000149928 + 0,000000000008271 + 0,000000000173482) = 0,000000000008271 / 0,000000000358399 = 0,023
- np(normal) = 0,000000000173482 /
(0,000000000026718 + 0,000000000149928 + 0,000000000008271 + 0,000000000173482) =
0,000000000173482 / 0,000000000358399 = 0,484
Kemudian  nilai  prediksi  dibandingkan  satu  sama  lain untuk menemukan nilai prediksi yang paling besar. Nilai prediksi  yang  paling  besar  akan  dipilih  sebagai  nilai akurasi  dari  klasifikasi  sebuah  kalimat/ tweet .  Dalam sampel  ini, tweet “jomblo  jangan  nonton”  diprediksi 0,484  atau 48,4% sebagai  sentimen  normal.  Gambar  4 adalah  sepenggal  penampakkan  dari  hasil  nilai  prediksi yang  dihasilkan  oleh  software  Weka.  Di  sana  terlihat bahwa nilai prediksi dari dokumen 231 (“jomblo jangan nonton”)  adalah  0.484.  Artinya,  perhitungan  manual
yang telah dilakukan valid.
Gambar 4. Hasil Nilai Prediksi Dokumen pada Weka
Perlu  diketahui  bahwa  48,4%  bukanlah  akurasi keseluruhan  dari  klasifikasi  pada  penelitian  ini, melainkan nilai prediksi dari dokumen 231. Jika melihat Gambar  4,  nilai  prediksi  yang  dihasilkan  sangat bervariasi  seperti  dokumen  224  yang  memiliki  nilai prediksi  0,509,  dokumen  230  yang  memiliki  nilai prediksi  0,999  dan  lain  sebagainya.  Untuk  menghitung keseluruhan  akurasi  pada  penelitian  ini,  maka  harus berdasarkan confusion  matrix pada  Tabel  4  dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
A = 𝑻𝑷 𝑵 (5)
Dimana: - A : Akurasi.
- TP : True Positive.
- N : Jumlah dokumen/ tweet.
TP  (True  Positive) adalah  jumlah  dokumen  yang diprediksi  benar.  Pada  penelitian  ini  terdapat  4 class , sehingga  bentuk confusion  matrix dan  letak TP tidak sama  dengan  klasifikasi  2 class .  Berikut  adalah  bagan confusion matrix yang bisa digunakan untuk mencari TP pada klasifikasi 4 class .
Sehingga akurasi yang dihasilkan adalah 𝟔𝟓+𝟔𝟓+𝟔𝟓+𝟔𝟒 𝟐𝟔𝟎 = 𝟐𝟓𝟗 𝟐𝟔𝟎 =  0,996154  atau  setara 99,6154% .  Sesuai  dengan hasil  yang  diperoleh  bila  menggunakan  software  Weka seperti yang terlihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Akurasi pada Softwarei Weka

## 4. Kesimpulan
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  diambil kesimpulan  bahwa  algoritma  Naive  Bayes  Multinomial Text sangat cocok  digunakan untuk  mengklasifikasikan data  yang  berbentuk  dokumen,  karena  algoritma  ini mampu  menghasilkan  akurasi  yang  sangat  tinggi  yaitu 99,62%.  Untuk  proses  klasifikasinya  tidak  memakan waktu  yang  cukup  lama  yaitu  hanya  sekitar  0,16  detik, karena  pada  algoritma  Naïve  Bayes  Multinomial  Text tidak  perlu  mencari  nilai Evindence seperti  algoritma Naïve Bayes Gaussian.
Secara  praktis  hasil  dari  penelitian  ini  dapat  membantu pemerintah  khususnya  Kepolisian  Republik  Indonesia dan  Badan  Intelijen  Negara  dalam  merumuskan kebijakan  mengenai  tindakan  pencegahan  pelanggaran UU-ITE serta mencegah penyebaran paham radikalisme, informasi  palsu  dan  isu  SARA  di  Negara  Indonesia melalui media sosial apabila penelitian ini diimplementasikan  menjadi  sistem  deteksi  berbasis Android, web maupun Add-On pada web browser .

## Daftar Pustaka
Abidin,  T.F.  2012. Accuracy  Measure .  Program  Studi Teknik  Informatika  FMIPA  Universitas  Syiah Kuala.
Adityawan,  E.  2014.  Analisis  Sentimen  Dengan Klasifikasi  Naive  Bayes  Pada  Pesan  Twitter Menggunakan Data Seimbang.
Azizah,  N.  et  al.  2019.  Metode  Naive  Bayes  Dengan Pendekatan  Distribusi  Gauss  Untuk  Klasifikasi Peminatan  Peserta  Didik. Prosiding  Seminar Nasional  Matematika,  Statistika,  dan  Aplikasinya 2019 , pp. 8–14. Kalokasari,  D.H.  et  al.  2017.  IMPLEMENTASI ALGORITMA MULTINOMIAL NAIVE BAYES CLASSIFIER  PADA  SISTEM  KLASIFIKASI
SURAT  KELUAR  (Studi  Kasus :  DISKOMINFO Kabupaten Tangerang). JURNAL TEKNIK INFORMATIKA . doi: 10.15408/jti.v10i2.6199. Kurniawan,  B.  et  al.  2017.  Klasifikasi  Berita  Twitter Menggunakan  Metode  Improved  Naïve  Bayes. Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan
Ilmu  Komputer  (J-PTIIK)  Universitas  Brawijaya 1(10), pp. 1193–1200. Mahfud,  F.K.R.  et  al.  2020.  Sentiment  Analysis  of
Perpustakaan Nasional Republik Indonesia
Through Social Media Twitter. Matics 12(1), p. 90. doi: 10.18860/mat.v12i1.8973. Mahfud,  F.K.R.  and  Tjahyanto,  A.  2017.  Improving Classification  Performance  of  Public  Complaints With  TF-IGM  Weighting.
2017  International Conference on
Sustainable
Information
Engineering and Technology (SIET) , pp. 220–225. Prianto, C. and Bunyamin, S. 2020. Pembuatan aplikasi clustering gangguan jaringan menggunakan metode  K-Means  Clustering .  Kreatif  Industri Nusantara. Statista 2019. Twitter: number of users in Indonesia 2019 | Statista.
Available
at: https://www.statista.com/statistics/490548/twitter- users-indonesia/ [Accessed: 15 August 2019]. Wahyuni, R.T. et al. 2017. Penerapan Algoritma Cosine Similarity  dan  Pembobotan  TF-IDF  pada  Sistem Klasifikasi Dokumen Skripsi. Jurnal Teknik Elektro 9(1), pp. 18–23.